pandasのscatter_matrixについて

Question

以下のコードでの最後らへんにあるｐｄ．ｐｌｏｔｔｉｎｇ．ｓｃａｔｔｅｒ＿ｍａｔｒｉｘの引数内のc=y_trainとすることでデータごとに色付けできる理由がわかりません。y_trainには(0, 1, 2)の要素が入っています。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


iris_dataset = load_iris()

# print(iris_dataset['data'][:5])
# print(iris_dataset['target_names'])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0
)


# print(y_test.shape, len(y_test))
# print(y_train.shape, len(y_train))

# X_trainのデータからDataFrameを作成。
iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train, columns=iris_dataset['feature_names'])



grr = pd.plotting.scatter_matrix(iris_dataframe, c=y_train, figsize=(15, 15), marker='o',
                                 hist_kwds={'bins': 20}, s=60, alpha=0.8)

plt.show()

Answer 1

公式マニュアル pandas.plotting.scatter_matrixの引数の説明で

**kwargs
Keyword arguments to be passed to scatter function.

と書かれています。これは、このページに書かれているキーワード引数以外のキーワード引数はscatter functionに渡されるという意味です。

scatter functionが何なのかは少しわかりにくいかもしれませんが、matplotlibのmatplotlib.pyplot.scatterのことです。

公式マニュアル matplotlib.pyplot.scatter
には、キーワード引数cの説明があり、色の指定であると書かれています。